基于免疫粒子群优化算法的物流配送车辆调度算法

将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法。该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解。实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果。     

平均最优信息粒子群算法在车辆调度中的应用

针对标准粒子群算法在求解车辆调度问题中存在的易陷入局部最优、早熟等缺陷,从粒子群算法本身出发,引入粒子个体与群体的平均信息,提出一种基于平均最优信息的粒子群算法(AVGPSO),该算法利用粒子个体最优信息和全局最优信息的平均值来提高全局搜索能力。将该算法应用到车辆调度问题中,并与标准粒子群算法进行比较。实验结果表明,该算法在解决车辆调度问题中表现出了更优的性能,是解决车辆调度问题的有效方法。     

基于免疫粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

以应急物流为背景,通过分析应急物流车辆调度问题的特点,在满足时间限制条件的基础上充分考虑车辆的载重和体积的限制,建立以运输距离最短和运输车辆最少的双目标车辆调度模型,并用免疫粒子群算法实现对模型的求解,来验证模型和算法的可行性和有效性。     

基于粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

结合应急物流配送的车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路径优化进行了探讨。并建立应急物流配送车辆调度模型,用粒子群算法对车辆的配送路径进行优化。最后通过对实例的分析,验证了本文所提出的模型、算法具有合理性和可行性。     

基于多Agent粒子群改进算法的车间调度

针对制造系统中车间调度过程存在的动态性与复杂性问题,本文基于粒子群算法,结合多Agent协同优化性,构建了粒子群算法的是适应度函数,以及多Agent车间调度的行动策略,提出了基于多Agent粒子群改进算法(particle swarm improved algorithmbased on multi-agent,PSIMA),建立了基于多Agent粒子群改进算法流程。最后,通过具体实例,该方法比传统粒子群算法在计算时间以及计算复杂度上有明显改进,为解决制造系统中车间调度问题提供了一种新的方法指导。     

基于混合粒子发群算法的车辆路径化问题研究

设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法.该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点,避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点.提高了求解速度.该算法用于解决车辆路径问题.通过实验表明了这种算法具有较好的性能.     

基于混合粒子群算法的配送车辆复杂路径优化

提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。     

自适应粒子群优化算法在车间作业调度问题中的应用

采用粒子群优化算法对该问题进行求解,为了提高算法的求解性能,针对粒子群算法特点,提出了一种自适应的惯性权值来调整算法的搜索空间和一种自适应更新策略来动态地更新粒子的位置.最后通过经典的实例对本文提出的算法进行了检验,结果表明,该改进的粒子群算法在求解车间作业调度问题是有效的.     

带时间窗车辆路径问题的混合量子粒子群算法

针对带时间窗的车辆路径问题,采用混合量子粒子群算法对该问题进行了求解,该算法将量子粒子群算法与模拟退火算法相结合．充分发挥量子粒子群算法全局寻优能力强以及模拟退火算法局部寻优能力强的特点,从而能有效地避免早熟。仿真结果表明,该算法不仅收敛速度快,而且还具有较高的求解质量。     

基于混合粒子群算法的车辆路径优化问题研究

设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法．该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点．避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提高了求解速度。该算法用于解决车辆路径问题。通过实验表明了这种算法具有较好的性能。     

基于遗传算法和破坏重组算法的外卖配送研究

文章针对有大量订单的外卖商家,解决外卖骑手高效配送外卖的问题,应用遗传算法和破坏重组算法对外卖配送路线进行分析;首先利用遗传算法对配送路线进行自然数编码,随后进行选择交叉变异操作,通过迭代优化得到次优配送路线,在遗传算法的基础上再与破坏重组算法结合,使配送路线图进一步优化;通过MATLAB工具,对外卖配送进行仿真,得到迭代优化图和配送方案路线图。通过对算法结合前后得到的配送路线性能指标的比较,验证遗传算法和破坏重组算法结合的优越性。     

基于改进Dijkstra算法的最短路算法

Dijkstra算法是求解最短路径问题的经典算法。在现如今的城市交通网络中,经常需要寻求两个地点之间的最短距离,减少运输时间。本文将Dijkstra算法与C语言相结合,对Dijkstra算法进行改进,根据实际网络图的情况,建立了相应的数学模型,运用C语言编程,在给定的网络图中,实现了只需确定起始点和终点,就可以直接输出最短路径和最短距离的功能。在有多个相同最短路径的情况下,会将多个最短路径一起输出,在搜索到终点时,立即跳出,结束循环。在一般情况下,无需对所有点进行迭代,提高了效率。这种方法可以应用到现在的物流运输中,以此来节约时间,降低成本。     

基于A*算法的动态路径诱导算法研究

城市交通路径诱导系统是智能交通系统的重要组成部分,而最优路径算法作为路径诱导系统的重要部分,一直是计算机科学、运筹学、地理信息科学等学科的一个研究热点;本文在研究传统的静态路径算法的基础上,采用改进的A*算法,以西安市电子地图为基础,研究出实现动态交通网络中路径诱导的方案。     

基于匈牙利算法的运输问题改进算法

基于运输问题的模型和特点,提出了一种与匈牙利算法结合的改进算法,匈牙利算法作为一种较成熟的基本算法,在计算运输问题时省去大量求解检验数的计算。改进算法将运输问题分解成多个指派问题,利用匈牙利算法求解分解后的指派问题,最后将所有指派问题的结果求和得到最优解。给出了一个改进算法的案例,详细的介绍了改进算法的计算过程,证明了改进算法的有效性。     

基于模拟退火遗传混合算法的指派问题研究

根据指派问题的特点建立数学模型．提出了以模拟退火算法和遗传算法相结合的思想及其解决方案。通过算例表明,使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的。     

基于遗传算法的自动组卷算法的设计

自动组卷系统中组卷算法的好坏直接影响到组卷的效率和质量,本文分析了各种常用的组卷算法,提出将改进的自适应遗传算法用于解决组卷问题,以提高组卷效率。并详细论述了基于遗传算法的自动组卷策略的实现过程。     

基于改进SKIP算法的HL7消息校验方法

在医疗信息交换中,HL7消息校验是HL7消息正确性、完整性、合法性的基础,高效的HL7消息校验方法是交换系统性能与可靠性的重要保证。本文通过引入q-grams机制与贪婪跳跃机制对Skip算法进行改进,提出了HGQSkip字符串匹配算法,并实现了基于HGQSkip算法的HL7消息校验方法,以提升HL7消息交换系统的交换性能。实验表明,HGQSkip算法有较高的实际匹配性能,在多种匹配情况下性能高于已知算法,可有效提高HL7消息的校验性能,达到提升医疗信息系统整体集成性能、增强消息交换可靠性的目的。     

基于LBPH算法的人脸识别算法研究与设计

人脸识别技术是一种根据人脸的特征信息进行身份判定的技术,此技术经过几十年的发展,由弱人工智能向强人工智能转化,论文提出了一种Python语言利用LBPH算法提取人脸特征、实现人脸识别的方法。     

基于聚类算法和蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送的研究已经成为提高物流效率、降低物流成本的关键。文中在研究物流问题现状以及相关配送路径算法的基础上,提出了一种新的物流配送路径优化方案,对于一个城市内的多个配送点,首先通过K均值算法进行聚类分析得到局部配送中心及其配送范围内的客户点,然后利用蚁群算法设计该配送区域内的最优配送路径。通过仿真实验得知,文中方案设计出的最优配送路径长度较单纯采用蚁群算法有了较大改善。